Практика решения задач по информационной безопасности в рамках CTF-соревнований

Подгорный Никон Игоревич

Исследование безопасности кода, сгенерированного генеративными моделями

В данной работе проводится исследование безопасности кода, сгенерированного различными большими языковыми моделями (LLM). Выполнен сравнительный анализ качества и безопасности кода, создаваемого моделями Chatgpt, Yandexgpt, Gigachat и Opencodeinterpreter. Сравнение проведено на практических задачах, приближенных к реальным задачам разработки программного обеспечения. Проверка кода выполнена вручную и с помощью специализированных линтеров. Результаты показывают, что модель OpenCodeInterpreter демонстрирует наилучшие показатели по безопасности и качеству кода. Однако все модели могут генерировать код с серьезными уязвимостями, например, при работе с криптографическими алгоритмами.

Сборник

Все статьи сборника:


Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Пожалуйста, зарегистрируйтесь.

Описание документа
Подгорный Н. И. Исследование безопасности кода, сгенерированного генеративными моделями / Н. И. Подгорный. — Текст : электронный // Научно-исследовательская работа обучающихся и молодых учёных : материалы 76-й Всероссийской (с международным участием) научной конференции обучающихся и молодых учёных (1–21 апреля 2024 года). — Петрозаводск : Изд-во ПетрГУ, 2024. — С. 485-487. — URL: http://elibrary.petrsu.ru/books/69750 (дата обращения: 22.07.2024)

Место издания: Петрозаводск

Год издания: 2024